Andmekesksed ümberkonfigureeritavad massiivi kiibid (Princeton)

Princetoni ülikooli teadlased avaldasid tehnilise dokumendi pealkirjaga "Massiivne andmekeskne paralleelsus kiibi ajastul".

Abstraktne:

"Traditsiooniliselt teostatakse massiliselt paralleelseid rakendusi hajutatud süsteemides, kus arvutussõlmed on piisavalt kaugel, et paralleelsusskeemid peavad skaleeritavuse saavutamiseks suhtlemist ja sünkroonimist minimeerima. Sidemahukate töökoormuste kaardistamine hajutatud süsteemidega nõuab keerulist probleemsektsiooni ja andmekogumi eeltöötlust. Praeguse AI-põhise suundumusega, mille kohaselt on iga kiibi kohta tuhandeid omavahel ühendatud protsessoreid, on võimalus need kommunikatsiooni kitsaskohad töökoormused ümber mõelda. See kitsaskoht tuleneb sageli andmestruktuuri läbimistest, mis põhjustavad ebakorrapäraseid juurdepääsu mälule ja halba vahemälu asukohta.
Hiljutised tööd on kasutusele võtnud ülesandepõhised paralleelsusskeemid, et kiirendada graafiku läbimist ja muid hõredaid töökoormusi. Andmestruktuuri läbimised jaotatakse ülesanneteks ja konveiereeritakse töötlemisüksuste (PU-de) vahel. Dalorex demonstreeris suurimat skaleeritavust (kuni tuhandeid PU-sid ühel kiibil), kuna kogu andmestik oli kiibil, hajutatud PU-de vahel ja täitis ülesandeid PU-s, kus andmed on kohalikud. Siiski tekitas see küsimusi ka selle kohta, kuidas skaleerida suuremateks andmekogumiteks, kui kogu mälu on kiibil, ja mis hinnaga.

Nende väljakutsete lahendamiseks pakume välja skaleeritava arhitektuuri, mis koosneb andmekesksetest ümberkonfigureeritavatest massiividest (DCRA) kiibistikust. Paketi aja ümberseadistamine võimaldab luua kiibitooteid, mis optimeerivad erinevate sihtmõõdikute (nt lahenduseni kuluv aeg, energia või kulu) jaoks, samas kui tarkvara ümberkonfigureerimine väldib võrgu küllastumist, kui skaleeritakse paljudes kiibipakettides miljonitele PU-dele. Hindame kuut rakendust ja nelja andmestikku, millel on mitu konfiguratsiooni ja mälutehnoloogiat, et anda üksikasjalik analüüs andmete kohaliku täitmise mastaabis jõudluse, võimsuse ja kulude kohta. Meie Breadth-First-Searchi paralleelsus RMAT-26-ga miljonis PU-s ulatub 3323 GTEPS-ni.

Leidke tehniline paber siin. Avaldatud aprill 2023 (eeltrükk).

Orenes-Vera, Marcelo, Esin Tureci, David Wentzlaf ja Margaret Martonosi. "Massiivne andmekeskne paralleelsus kiibi ajastul." arXiv eetris arXiv: 2304.09389 (2023).

seotud
Kiibikivide ümber moodustuvad minikonsortsiumid
Kaubanduslikud kiibiturud on veel kaugel, kuid ettevõtted alustavad varakult rohkemate usaldusühingutega.
Chipleti turvariskid on alahinnatud
Kaubanduslike kiibikeste turvaprobleemide ulatus on hirmutav.
Võidujooks segavalukooste kiibi poole
Erinevate valukodade kiibide kokkupanemise väljakutsed on alles ilmnemas.
Disainikaalutlused ja hiljutised edusammud kiipides (UC Berkeley / Pekingi ülikool)

• SEO-põhise sisu ja PR-levi. Võimenduge juba täna.
• Platoblockchain. Web3 metaversiooni intelligentsus. Täiustatud teadmised. Juurdepääs siia.
• Tuleviku rahapaja Adryenn Ashley. Juurdepääs siia.
• Allikas: https://semiengineering.com/data-centric-reconfigurable-array-dcra-chiplets-princeton/